プログラミング/C,C++/2GBより大きなファイルの扱い - PukiWiki
この文書について † この文書では，gcc を利用している場合に C,C++ において 2GB よりも大きなサイズのファイルにアクセスするための方法を説明しています． この文書を記述するために，以下の文書を参照しました． http://www.ece.utexas.edu/~luo/linux_lfs.html http://www.turbolinux.co.jp/world/library/features/SoftwareDesign/200401/AMD64/64bit-ch3a-2.html ↑ プログラミング/C,C++/2GBより大きなファイルの扱い † とりあえず訳しておきます． IA-32 アーキテクチャでは，メモリアドレス幅が 32 ビットであるため，Linux/x86 で扱えるファイルのサイズは 2GB に制限されていることが多いです．しかしながら，Large Fil
モダンなC, C++の開発環境の構築方法 - 考える人、コードを書く人
まだC, C++がないようなので書いてみた。主にLinux(DebianとかUbuntu)での環境構築について。 コンパイラ まずはapt-getでコンパイラをインストールする。UbuntuやDebianなら以下のコマンドでgccやg++および標準ライブラリ等がインストールされる。 $ sudo apt-get install build-essential デバッグツール デバッガおよびデバッグツールは少なくとも以下の三つは入れる。(あとltraceも欲しいかな？) GDB 言わずと知れたGNUのデバッガ Valgrind メモリリークや不正メモリアクセスの検出 strace システムコールのトレース $ sudo apt-get install gdb valgrind strace ビルドツール C, C++のビルドツールといえばまずmakeが浮かぶけど、最近ではSConsやCMak
DNA - フリーソフトウエア - distcc
distcc は分散コンパイラであり C, C++, Objective C や Objective C++ のコードをネットワーク上のマシンを通じて構築できる。 distcc はローカルマシン上でコンパイルするのと同等な結果を得ることができ、 導入したり使ったりするのが簡単で、 しばしばローカルマシン上で同じことをするよりもずっと速い。 distcc はそれぞれ前処理したソースコードと引数をネットワークを通じて送る。 そのため、ファイルシステムやヘッダーファイル、 あるいはライブラリを共有する必要はなく、 同じプラットフォームである必要もない。 ただしコンパイラの名前は合わせる必要がある。 環境変数にサーバの名前を設定する。 $ DISTCC_HOSTS="host_to_use_for_compilation ..." $ export DISTCC_HOSTS 名前は速い順に並べる。
変数
変数はメモリに確保される 変数と言うとデータを入れておく箱と言う説明がよく出てきます。まったくその通りなのですが、Ｃ言語を使っていく上ではもう一歩踏み込んでコンピューター上でどうなっているのかを知っている必要があります。当たり前のことですが、変数はメモリ上に確保されます。コンピューター上のメモリはハード的には全部同じでもソフト的には領域を区切ってそれぞれに役割を割り振って動作していますのでその理解が重要です。 きちんと理解すればＣ言語で起こりがちなメモリ関連の障害やバグに適切に対応できるようになります。 Ｃ言語のメモリの使い方 Ｃ言語でメモリを理解する場合大雑把にコード(code)、データ(data)、ヒープ(heap)、スタック(stack)の４つに分けて考えることができます（実際にはさらにいくつかに分かれる場合があります）。Ｃ言語の入門書ではこの話は滅多に見かけませんが初心者と中級者
C 言語のテストフレームワーク - A More Beautiful day
wassr の TL でテストの話があったので、C 言語で使えそうなテストフレームワークを探してみた。CUnit があるのは知っていたけれど。 それぞれの特徴や使い方はこれから調べる。 Effective CUnit は最近も更新されているし、機能改善などはこれからも期待できるのかな。CSpec も最近のブームからできたものだろうから、これから続いていくような気がする。 [[Cutter|http://cutter.sourceforge.net/index.html.ja]][[Cunit|http://sourceforge.net/projects/cunit/]][[Effective CUnit|http://kaeru-lab.sakura.ne.jp/cunit/]][[CSpec|http://github.com/arnaudbrejeon/cspec/tree/m
C(++)言語: valgrindの使い方
ubuntu% uname -a Linux ubuntu 2.6.12-10-386 #1 Sat Mar 11 16:13:17 UTC 2006 i686 GNU/Linux ubuntu% valgrind --version valgrind-3.0.1 (0) 目次 Valgrindに含まれるツール Memcheck: メモリエラーを検出する(default) Cachegrind: キャッシュミスを検出する Massif: ヒーププロファイラを使う まとめ valgrindの使い方とエラーメッセージを整理してみた。「valgrind --leak-check=full command」というコマンドラインをよく用いる。これによりメモリ周りのバグを検出出来る。 --tool=cachegrindではプログラム実行時のキャッシュミス率を測定する事が出来る。cg_annotateを
C++ のコードを Flash Player で動かす！ Alchemy を速攻試してみる。 - IT戦記
はじめに Adobe から C/C++ で書いたコードを Flash や AIR で動かす Alchemy というものがリリースされましたね！ Alchemy - Adobe Labs これはすごい！ということで、少し試してみたいと思います。 その様子をリアルタイムに書いていきます。ちゃんと出来るかな 環境 OS は Mac OS X で gcc 、 java は入っているものとします。 ホームディレクトリ（/Users/amachang）に AlchemyTest というディレクトリを作って作業します。 インストール まずは、いろいろインストールします。 Flash Player 10 Debugger Version Adobe Flash Player - Debug Downloads ここからダウンロードしてきて、普通にインストールします。 Flex SDK 以下から Flex
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
Make と Makefile の説明
まだ完成途中です back 注意: このページの内容には、おそらく多くの間違いがあります。 リンクされているので残しておきますが、利用には注意してください。(2008年3月、新山) ここではおもに make の使い方 と Makefile の書き方について 説明しています。じつは make の種類にはいろいろあり、ここでは GNU make (gmake というコマンド名のこともある) を 対象にしています (BSD の pmake でも基本的な部分は同じですが、 マクロ定義などは違うところもあるので注意してください)。 わかりにくい箇所とか、まちがってる箇所がある場合はメールください。 Contents make はどんなときに使うか Makefile を作る make の実行 Makefile の文法リファレンス 多段 make について (未完成) Makefile の例 (未完成)
カイハツニッキ(2007-10-05)
_ [雑記] C/Perl/PHP/Python/Ruby LLはいい...んだけどやっぱり遅い...んじゃないか、という疑念は常につきまといます。マシンリソースは年々潤沢にはなってはいますし、速さだけが全てじゃないというのは当然ですが(それこそがLLの意味ですが)が、それでもやっぱり速いほうがいいです。 例えば、C++とPHPを比較して同じ処理に利用する(主にCPUの)リソースが半分なら、ウェブサーバが1,000台のところが500台ですみますし(1台20万円だとすると1億円...)、GREEのIさんがゆっていましたが例えば1億回のループを1ms速く回せたら2時間以上の節約になる訳です。もちろん、CPUリソースだけにboundされるわけでもないですし、ウェブサーバ1,000台使うくらいの規模だったら1億円くらいはした金だろ(って言ってみたーい)とか、いろいろありますが、とはいえ規模が大きく
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://docs.sun.com/app/docs/doc/805-7886/6j7drf0sr?l=ja&a=view
http://www.machu.jp/posts/20090308/p01/
http://www.machu.jp/posts/20090307/p01/